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公开(公告)号：CN206224816U
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201621254355.4
申请日：2016-11-14
IPC: G08G1/14
Abstract: 本实用新型提供一种智能停车场综合服务系统，有助于用户快速找到空闲车位。所述系统包括：车位状态检测节点，用于检测车位占用信息，并将检测到的车位占用信息发送至协调器，其中，所述占用信息包括：车位被占用，车位未被占用；协调器，用于将接收到的车位状态检测节点发送的车位占用信息发送至上位机；上位机，用于将接收到的车位占用信息发送至服务器进行存储，并根据所述服务器中存储的车位占用信息，显示车位的状态信息，其中，所述车位的状态信息包括：空闲状态、占用状态；用户终端，用于根据所述服务器中存储的车位占用信息，显示车位的状态信息。本实用新型适用于停车场泊车引导技术领域。
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公开(公告)号：CN119024719A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411120000.5
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于地下铰接式铲运装备的轨迹跟踪控制技术领域，具体涉及一种地下铰接式铲运装备轨迹跟踪的仿真方法，包括：S1、铰接式铲运装备建模；S2、铰接式铲运装备路径模型规划决策；S21、获取仿真环境中的墙壁的雷达信息；铰接式铲运装备模型运动学中的位姿信息；S22、根据步骤S21获取到的墙壁的雷达信息以及位姿信息，生成铰接式铲运装备模型参考路径；S3、采用纯跟踪算法来规划铰接式铲运装备模型的运动控制，使运动路径与参考路径保持一致。本发明解决了传统仿真方式的仿真视觉效果差、拟真度低和物理仿真效果不真实的问题，能提高仿真结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN116371938A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310372744.5
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种双机架可逆粗轧机连轧张力控制方法，包括基于轧制道次，选择速度基准粗轧机；计算其它轧机的速度级联系数；立辊轧机检测咬入并采集第一轧制力和第一电机转矩并实时计算平均值；非速度基准粗轧机检测咬入并采集第二轧制力和第二电机转矩并实时计算平均值，同时锁定第一轧制力、第一电机转矩平均值，使能立辊轧机与非速度基准粗轧机的张力控制；速度基准粗轧机检测咬入并采集第三轧制力和第三电机转矩并实时计算平均值，同时锁定第二轧制力、第二电机转矩平均值，使能粗轧机之间的张力控制。本发明的方法实现简单，不需要增加额外硬件即可实现轧机间的微张力控制，有效提高了双机架粗轧机连轧张力的稳定性。
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公开(公告)号：CN119772899A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510219325.7
申请日：2025-02-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种视觉和力觉融合感知的机械臂控制方法及系统，属于自动控制领域，所述方法包括：通过数据融合方法将力传感器测得的机械臂姿态数据和深度相机测得的机械臂姿态数据进行融合，得到当前机械臂的姿态信息；根据所述当前机械臂的姿态信息、生成作业策略及控制参数，得到控制指令；根据所述控制指令驱动机械臂完成作业，适用于冲击、打磨和辊涂多种工业应用。通过机械臂、力传感器、执行工具、深度相机和移动设备的协同工作，实现了作业过程中的接触力控制和工具姿态的动态调整，从而提升了系统自动化水平，减少人工干预需求，并改善了作业过程的稳定性和精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115346108A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210878343.2
申请日：2022-07-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法，包括：采用摄像设备对当前停靠的载有废钢的车辆进行图像采集，得到车辆图像，并对采集到的车辆图像进行图像分割，得到车辆的车厢位置；对车厢位置进行评估，判断车厢是否位于指定区域内；当车厢位于指定区域内时，对车厢内的废钢进行图像采集，得到废钢图像；对采集到的废钢图像进行预处理，得到预处理后的废钢图像；对预处理后的废钢图像进行特征提取，得到对应的废钢特征数据；对提取的废钢特征数据进行DBN深度信念网络学习，得到废钢对应的等级。本发明达到了准确识别判断废钢等级的目的，实现了企业高效的运转，解决了传统人工识别中所存在的废钢等级检测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN115446125B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210982786.6
申请日：2022-08-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/68
Abstract: 本发明属于冶金自动化领域，具体涉及一种基于机器视觉的中厚板自动转钢控制方法。所述方法包括如下步骤：(1)采集轧机入口、出口转钢辊道区域的板坯图像；(2)提取板坯边缘信息；角；(4)根据检测信息旋转锥形辊道，并实时判断转钢过程是否超时及是否转钢到位，对异常情况进行动作补偿；(5)得出转钢超时或转钢到位结论，结束转钢。本发明设计的方法能够实现中厚板厂钢坯的图像识别及自动转动，可以代替操作工手动转钢，减少人工投入，有利于提高中厚板厂自动化水平。(3)确定板坯形状及板坯中线与辊道中心线的夹
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公开(公告)号：CN116274415A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310211828.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于热连轧带钢尾部厚跃的分析方法及装置，涉及工热连轧技术领域。包括：采集热连轧精轧机每个机架带钢尾部厚跃过程数据；上游机架抛钢前1s开始，视为下游机架尾部厚跃阶段，数据采样周期10ms，带钢同品规数据归类；确定带钢尾部DS侧辊缝厚跃量、OS侧辊缝厚跃量，两侧辊缝厚跃量偏差，轧制力偏差，带钢温度衰减值；分析带钢尾部厚跃量，提出针对下一块带钢尾部厚跃对设备的冲击及提升产量的建议。本发明基于对热连轧每个机架辊缝、轧制力等计算值的连续判断，分析带钢尾部厚跃量控制调整策略，实际应用结果表明，该分析方法可以有效提升带钢产量及减少对设备冲击。
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公开(公告)号：CN115889471A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211728692.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: B21B37/00
Abstract: 本发明属于自动化控制和轧制技术领域，具体涉及一种基于自学习的轧机咬钢冲击速降预补偿方法。所述方法根据当前准备轧制钢种对应的冲击速降历史数据，在咬钢前将冲击速降补偿值附加到轧机的转速给定中；设定需要补偿的总时间，将所述总时间进行分段；每段时间内，计算轧机转速给定值和实际值的差；使用自学习系统，并考虑执行机构的时间延迟，将差值补偿在下一块带钢对应时间的轧机速度给定中。补偿完成后，记录当前钢种的冲击速降补偿曲线，在之后轧制同规格的钢种时调用。本发明能有效的改善轧机咬钢冲击速降问题，提高生产稳定性和头部尺寸精度。
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公开(公告)号：CN115346108B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210878343.2
申请日：2022-07-25
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法，包括：采用摄像设备对当前停靠的载有废钢的车辆进行图像采集，得到车辆图像，并对采集到的车辆图像进行图像分割，得到车辆的车厢位置；对车厢位置进行评估，判断车厢是否位于指定区域内；当车厢位于指定区域内时，对车厢内的废钢进行图像采集，得到废钢图像；对采集到的废钢图像进行预处理，得到预处理后的废钢图像；对预处理后的废钢图像进行特征提取，得到对应的废钢特征数据；对提取的废钢特征数据进行DBN深度信念网络学习，得到废钢对应的等级。本发明达到了准确识别判断废钢等级的目的，实现了企业高效的运转，解决了传统人工识别中所存在的废钢等级检测不准确的问题。
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